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    <h2 class="blue">指数平滑[时间序列分析]</h2>
    <h2 class="blue">数据</h2>
    <p>数据采用1990年-2014年全社会消费品零售总额数据。其中，1990年-2013年数据作为训练样本，2014年数据作为测试样本验证模型的预测效果。</p>
    <img src="help/imgs/cases/36.png" />
    <p>对时间序列绘制折线图,可以看出该时间序列数据既具有长期趋势。</p>
    <img src="help/imgs/cases/37.png" />
    <h2 class="blue">操作</h2>
    <p>菜单中选择</p>
    <p>分析预测 > 时间序列分析 > 指数平滑</p>
    <img src="help/imgs/cases/38.png" />
    <p>由于序列具有长期趋势，但是并没有明显的季节波动。因此，选择Hot-Winters无季节模型进行拟合。该模型需要指定,两个参数。此处仅作为示例，指定。最优的,取值用户可根据模型拟合优度标准进行筛选。</p>
    <h2 class="blue">输出结果</h2>
    <p>模型, 拟合效果较为理想。</p>
    <img src="help/imgs/cases/39.png" />
    <p>进一步查看模型拟合效果图，整体拟合效果较为理想。但是，表现出一定的滞后趋势。因此，使用此模型得到的预测值有可能会低估真实值。用户可以自行调整参数，得到更优的模型。此处不展开。</p>
    <img src="help/imgs/cases/40.png" />
    <p>代入拟合方程中，得到2014年社会消费品零售总额的估计值为 266563.3，真实值为271896.1，低估了2%。用户可对此模型的拟合结果与曲线估计模型拟合结果进行比较。此处不展开详述。</p>
    <div class="other">
        注
        DFinder提供的平滑方法
        <p><b>单指数平滑</b><br/>
        单指数平滑适用于比较平稳的序列。只有一个参数。DFinder中，平滑系数需由用户自己指定。平滑系数一般建议为：序列变化较为平缓，平滑系数宜取得小一些，如小于0.1；变化剧烈，可取得大些，如0.3~0.5；若平滑系数大于0.5才能跟上序列变化，表明序列有较强的趋势，不宜采用单指数平滑。</p>
        <p><b>双指数平滑</b><br/>
        双指数平滑适用于有线性趋势的序列。只有一个参数。需要注意的是，双指数平滑对于趋势的预测实际上是一种“局部”趋势预测。也就是说，该模型所反映的总是最新数据的趋势。</p>
        <p><b>Holter_Winters加法模型</b><br/>
        这个模型一共有三个平滑系数,,。适合有线性趋势和加法季节波动的数据。</p>
        <p><b>Holter_Winters乘法模型</b><br/>
        这个模型一共有三个平滑系数,,。适合有线性趋势和乘法季节波动的数据。</p>
        <p><b>Holter_Winters无季节模型</b><br/>
        这个模型有两个平滑系数和。这个模型与双指数平滑类似，也适用于有线性趋势但是无季节变化的序列预测。</p>
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